论文中常用的统计方法简介PPT讲稿
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常用医学统计方法 胡国清PPT幻灯片
▪ 集中趋势的描述——平均数平均数：描 述一组变量值的集中位置或平均水平的 指标体系。
1. (算术)均数：对称分布，尤其是正态分 布；
2. 几何均数：对数转换后呈对称分布，尤 其是对数正态分布；
3. 中位数 ：一般偏态分布；
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▪ 离散趋势描述：描述一组变量值的离散 趋势或变异程度的指标体系。
1. 极差：任何计量资料，是参考变异指标 2. 四分位数间距：与中位数配套用 3. 标准差 ：与算术均数配套用 4. 变异系数 ：描述对称分布（特别是正
态分布）资料的相对变异程度。
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示例1：率和构成比的区分
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示例2： 如某种疗法治疗5例病人5例全部治愈，则 计算治愈率为5/5×100% =100%，若4例 治愈，则治愈率为4/5×100% =80%，由 100%至80%波动幅度较大，但实际上只有 1例的变化。
G l g 1 l1 g1 0l1 g20 l1 g 53 0l1 g40 l1 g5 0 100
此例的算术均数为22222 问题：描述此类型资料集中趋势时，为什么倾向选 用几何均数？
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频数表资料的几何均数
G l 1 g filfiX g i l 1 g f1 lX g 1 f2 lX g 2 fi fn lX g n
抗体滴度 ⑴
1:4 1:8 1:16 1:32 ┇ 1:512 合计
人数, f ⑵
1 5 6 2 ┇ 5 72
滴度倒数, X ⑶
4 8 16 32 ┇ 512
lgX ⑷
0.6021 0.9031 1.2041 1.5051
┇ 2.7093
论文中常用的统计方法 简介
论文中常用的统计方法 简介
XXX
㈠资料类型
1. 计量资料 2. 计数资料 3. 等级资料
㈡统计描述
1. 计量资料的统计描述 2. 计数资料的统计描述
㈢统计分析
面对一组资料时，先区分其资料类型。 ⑴计量资料： ①t检验：满足条件是正态性、方差齐性和小 样本含量。当样本含量n较大时，t值近似于 u值，称为u检验或Z检验； ②方差分析（F检验）：满足条件是分组大 于二个，正态性、方差齐性；
⑴集中趋势描述（描述一组变量值的集 中位置或平均水平） ① 算数均数 ② 几何均数 ③ 中位数 ④ 百分位数
பைடு நூலகம்
计量资料的统计描述
① ② ③ ④ ⑵离散趋势描述（描述数据变异大小） 极差（一组变量值的最大值与最小值之差） 四分位间距 方差与标准差 变异系数（多用于观察指标单位不同时）
正态资料用均数±标准差；非正态资料中位数±四 分位间距描述
百分位数
是一种位置指标，中位数实际上是第 50百分位数。
计量资料
又称定量资料或数值变量，直接表现 为数值大小，一般有度量衡单位。根 据其观察值取值是否连续，又可分为 连续性或离散型两类。前者可在实数 范围内任意取值，如身高、体重、血 压等；后者只可取整数值，如某医院 每年的病死人数等。
计数资料
③秩转换的非参数检验（W检验）：不满足t
检验和F检验条件的
㈢统计分析
1 ①X2检验：用于推断两个总体率或构成 比之间有无差别、多个总体率或构成 比之间有无差别、多个样本率的多重 比较、两个分类变量之间有无关联性、 频数分布拟合优度； ②W检验：不满足上述条件的。 ⑶等级资料：W检验
计量资料的统计描述
又称定性资料或无序分类变量资料， 为将观察单位按某种属性或类别分组 计数，分类汇总各种观察单位数后而 得到的资料。分两种情况： 1.二分类：如检查某小学学生大便中 的蛔虫卵，结果可报告为蛔虫卵阴性 与阳性两类；2.多分类：如观察某人群 的血型，结果可分为A型、B型AB型、 O型。
XXX
㈠资料类型
1. 计量资料 2. 计数资料 3. 等级资料
㈡统计描述
1. 计量资料的统计描述 2. 计数资料的统计描述
㈢统计分析
面对一组资料时，先区分其资料类型。 ⑴计量资料： ①t检验：满足条件是正态性、方差齐性和小 样本含量。当样本含量n较大时，t值近似于 u值，称为u检验或Z检验； ②方差分析（F检验）：满足条件是分组大 于二个，正态性、方差齐性；
⑴集中趋势描述（描述一组变量值的集 中位置或平均水平） ① 算数均数 ② 几何均数 ③ 中位数 ④ 百分位数
பைடு நூலகம்
计量资料的统计描述
① ② ③ ④ ⑵离散趋势描述（描述数据变异大小） 极差（一组变量值的最大值与最小值之差） 四分位间距 方差与标准差 变异系数（多用于观察指标单位不同时）
正态资料用均数±标准差；非正态资料中位数±四 分位间距描述
百分位数
是一种位置指标，中位数实际上是第 50百分位数。
计量资料
又称定量资料或数值变量，直接表现 为数值大小，一般有度量衡单位。根 据其观察值取值是否连续，又可分为 连续性或离散型两类。前者可在实数 范围内任意取值，如身高、体重、血 压等；后者只可取整数值，如某医院 每年的病死人数等。
计数资料
③秩转换的非参数检验（W检验）：不满足t
检验和F检验条件的
㈢统计分析
1 ①X2检验：用于推断两个总体率或构成 比之间有无差别、多个总体率或构成 比之间有无差别、多个样本率的多重 比较、两个分类变量之间有无关联性、 频数分布拟合优度； ②W检验：不满足上述条件的。 ⑶等级资料：W检验
计量资料的统计描述
又称定性资料或无序分类变量资料， 为将观察单位按某种属性或类别分组 计数，分类汇总各种观察单位数后而 得到的资料。分两种情况： 1.二分类：如检查某小学学生大便中 的蛔虫卵，结果可报告为蛔虫卵阴性 与阳性两类；2.多分类：如观察某人群 的血型，结果可分为A型、B型AB型、 O型。
高级统计方法简介 PPT
数/鉴别负载；鉴别力指数/方差百分比、残余鉴别力—— Wilk’S lambda；Fisher鉴别系数）
3.7 对数线性模型
主要功能：通过数学方法来描述多个分类变量的交
互频数分布；可以在控制其他变量的情况下研究任意 两个变量之间的关联
注意事项：
对数线性模型包括三类分析程序：分层模型分析 （从饱和模型入手得到简约模型）、一般模型分析（检验 简约模型能否准确拟合观测数据并推断总体）和logit 模型 分析（直接服务于分类变量之间的因果关系） 运用不同的模型，变量设置、项目设置均不同，能 够提供的功能类型也不同（整体检验、分层检验、单项
3.4 多元线性回归
主要功能：分析一个测量型因变量与多个自变 量之间的线性关系
注意事项：
因变量必须是测量型随机变量 若自变量为非测量型，则需设置虚拟变量 重点是回归模型的各项检验（整体线性拟合度检 验——方差分析+判定系数R^2;回归系数的检验—— T检验；多重共线性的检验——容忍度和方差膨胀系 数；残差项异方差检验和自相关检验） 难点：多重共线性、异方差和自相关的诊断和排除
3.9 多元方差分析
主要功能：同时分析和检验不同类别在多个测 量型变量上是否存在显著差别
注意事项：
因变量有多个且必须是测量型变量，自变量是非测 量型变量 因变量应为正态分布且方差相等，而且需要存在一 定程度的线性相关 例：Income、EduRatio、Natinality、Rural可构 建单因素二元模型、双因素二元饱和模型、双因素 二元非饱和模型
3.3 对应分析
主要功能：揭示定性/非测量变量之间的联系
基本步骤：
对定性/非测量型变量进行交叉汇总，得到对应分析 要求的汇总表（注意检查Crosstabs中是否有频数为 零的单元格） 运行程序（AnalyseData reduction correspondence） 检查运行结果和各种统计图，看是否已反映变量关系； 若否，调整参数重新运行 解释分析结果
3.7 对数线性模型
主要功能：通过数学方法来描述多个分类变量的交
互频数分布；可以在控制其他变量的情况下研究任意 两个变量之间的关联
注意事项：
对数线性模型包括三类分析程序：分层模型分析 （从饱和模型入手得到简约模型）、一般模型分析（检验 简约模型能否准确拟合观测数据并推断总体）和logit 模型 分析（直接服务于分类变量之间的因果关系） 运用不同的模型，变量设置、项目设置均不同，能 够提供的功能类型也不同（整体检验、分层检验、单项
3.4 多元线性回归
主要功能：分析一个测量型因变量与多个自变 量之间的线性关系
注意事项：
因变量必须是测量型随机变量 若自变量为非测量型，则需设置虚拟变量 重点是回归模型的各项检验（整体线性拟合度检 验——方差分析+判定系数R^2;回归系数的检验—— T检验；多重共线性的检验——容忍度和方差膨胀系 数；残差项异方差检验和自相关检验） 难点：多重共线性、异方差和自相关的诊断和排除
3.9 多元方差分析
主要功能：同时分析和检验不同类别在多个测 量型变量上是否存在显著差别
注意事项：
因变量有多个且必须是测量型变量，自变量是非测 量型变量 因变量应为正态分布且方差相等，而且需要存在一 定程度的线性相关 例：Income、EduRatio、Natinality、Rural可构 建单因素二元模型、双因素二元饱和模型、双因素 二元非饱和模型
3.3 对应分析
主要功能：揭示定性/非测量变量之间的联系
基本步骤：
对定性/非测量型变量进行交叉汇总，得到对应分析 要求的汇总表（注意检查Crosstabs中是否有频数为 零的单元格） 运行程序（AnalyseData reduction correspondence） 检查运行结果和各种统计图，看是否已反映变量关系； 若否，调整参数重新运行 解释分析结果
临床试验中几种常用的统计方法PPT课件
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• 在临床试验研究中有必要对判断的一致性 (agreement)作出估计。
• 若一致性较差，说明诊断结果受到判断不 一致的影响，若一致性较好，说明重复检 查结果是可信的。
• 判断不一致很难避免，只能施控制，
• 应当选用适当的统计方法评价其判断的一 致性的程度 。
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• 诊断检查的一致性 • 直接影响到临床试验的结ai)(aibi)(cidi)(3aici)(bidi) Ni
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8 13 21 8 146 154 16 159 175
6 40 46 8 243 251 14 283 297
37 43 80 30 201 231 67 244 311
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• 计算统计量
2 ai Ai 2
两次判断的结果完全一致，Kappa＝0，说明两 次判断的结果完全是由于机遇造成， • 若Kappa值≥0.75，说明已取得相当满意的一致 程度，若小于0.4，说明一致程度不够理想。
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例 两名放射科医师对200名棉沉着病可疑患者的 诊断结果见表：
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表 200例棉屑沉着病可疑患者的诊断结果
第一人检查
• Kappa的计算公式：
KappaPA Pe 1Pe
式中PA为实际观察到的一致率
，PA
实际观察一致数 总检查人数
PA
A，
N
A
为两次观察结果一致的观察数
，
Pe 为期望一致率，即两次检查结果由于偶然机会
所造成的一致率，简称期望率。
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Kappa值的意义
• Kappa值较大说明一致性较好。 • 实际上Kappa值在0到1之间，Kappa＝1，说明